关于torch中tensor数据类型的转换
深渊为陵 人气:0torch中tensor数据类型转换
转换为float32类型:
points = points.type(torch.float32)
读取torch.Tensor数据类型
最近弄一下yolov5的detect.py,想提取一下检测数据,记录
a = torch.tensor(4., device='cuda:0') print(a.item(), a.dtype, a.data, a.int()) ''' 输出: 4.0 torch.float32 tensor(4., device='cuda:0') tensor(4, device='cuda:0', dtype=torch.int32) ********************************************* a.item() 输出里面的数字(yolo中即代表class的下标) a.dtype 输出数据类型 a.data 输出当前的数据,同print(a) a.int() 数据类型转换成整型 '''
torch.Tensor 类型,具体 data 为 tensor(1., device=‘cuda:0’)
跳转看一下类型的定义(ctrl+点击tensor)
a = torch.tensor()
可以看到定义是
def tensor(data: Any, dtype: Optional[_dtype]=None, device: Union[_device, str, None]=None, requires_grad: _bool=False) -> Tensor: ...
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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